为了顺利地将人工智能（AI）构建到企业现有的业务数据中，企业必须考虑到基础设施、环境、员工培训等因素。十年来，少数新兴技术更有了人们更好的注意力，而人工智能（AI）就是其中之一。

产生这种兴趣是合理的，因为这项技术未来将会彻底改变目前的业务环境。例如，最近对财富500强劲企业的首席执行官的一个调查找到，81％的受访者指出人工智能／机器学习技术对他们来说很最重要。正如人们所看见的，人工智能（AI）对于很多企业的首席执行官来说比虚拟现实、远程传感器、纳米技术、3D打印机、高级机器人更为重要。更加多的人意识到人工智能（AI）仍然是科幻小说叙述的事物，而早已被普遍用于。

准备好拒绝接受人工智能（AI）获取的无限有可能吗？企业必须为人工智能（AI）的业务数据作好打算，以下将总结必须考虑到的保证顺利实行的事项，以及企业必须实行的四个操作者：人工智能的实行注意事项为了统合人工智能顺利奠下基础，企业必须考虑到以下几点：熟知人工智能以及其可以为企业的业务数据做到些什么。企业管理者必需理解人工智能的能力，否则可能会丧失很多很好的机会。

所以，为了保证告诉人工智能可以做到些什么，企业的员工可以参与在线课程培训，并理解这些科学知识。而Udacity的人工智能入门和哥伦比亚商学院的商业人工智能是一些很好的培训课程。确认人工智能可以使企业业务获益的最重要的领域。

在没具体行动计划的情况下用于人工智能并不是一个好的措施，因为在这种情况下，企业正在转入未知领域。在辩论企业如何从人工智能受益时，一定要确认特定领域，并优先考虑到其中的一些领域。保证企业的IT基础设施需要应付变化。企业必需享有扎实的IT基础设施来处置人工智能，其中很多人缺少这方面的科学知识。

例如，Belatrix公司最近的一项研究找到，29％的受访者指出“无法管理和分析数据”是开始使用人工智能面对的几大问题之一。（1）业务数据早已协助人工智能解读它的标签人工智能和机器学习在没标签的情况下分析数据的能力受限。即使机器学习中的无监督自学可以对这些数据展开探索性分析，但它无法产生有见地的信息。

因此，不建议企业在没准确标记数据的情况下过渡到人工智能和机器学习。例如，假设企业有大量的客户反对电子邮件和根据问题类别标记的票证（交付给问题、付款催促等）。通过研发一个系统，可自动标记将要来临的客户反对聊天、电子邮件和电话调用，该业务将保证人工智能产生的看法具备意义。

（2）所有情境必需来自企业本身人们告诉应当为人工智能算法获取什么信息吗？事实上，这不应当掉以轻心，因为思维一般来说获取什么信息并不像听得一起那么更容易。例如，大多数人工智能和机器学习算法通晓确认相关性，但是他们不理解周围的数据信息。

因此，他们无法确认信息否涉及或不涉及。以下是“情境”（context）如何毁坏人工智能和机器学习的发展较好解决方案的能力的一个例子：例如，网上商店的某个引荐工具过度引荐一些特定产品。为了找到其问题所在，专家们展开了一项调查，找到这种产品在六个月前大量推展，所以历史数据表明当前客户的销售额大幅度减少。

此外，这个广告宣传活动是基于“优惠”的，而不是针对客户的实际效用。为尽量避免类似于的问题，企业应当为人工智能提供数据和情境。在这种情况下，它不会解读数据的涉及事实，并保证其分解的解决方案是涉及的。

（3）评估现有流程企业应当全面评估所有部门以及每个部门的所有流程。在某些情况下，企业有可能必需自动继续执行一些任务，以保证其人员专心于获取更加多价值的任务。要确认极大机会的领域，并避免耗时和花费人力的责任，请求向自己的员工告知以下问题：可以移除的较低价值工作有哪些？哪些可反复的任务必须很长时间？（4）保证员工在人工智能上自学的机会投资于员工对人工智能及其对数据的影响的科学知识是所有企业的必备条件。

除了减少新技术顺利应用于的机会外，它还将是取得长年竞争优势的确保。许多企业早已在员工教育方面展开投资，并计划在未来几年内积极开展更加多工作。根据Genpact公司公布的“企业的业务人工智能准备就绪”的调查报告，82％的企业计划在未来三年内实行人工智能，38％的企业回应正在为他们的员工获取重新学习技能的机会。人工智能会自己做到任何事情。

企业管理者有责任希望员工之后展开教育和培训。它可以通过几种方式已完成：通过在线人工智能自学课程现场的组织研讨会的组织培训通过对员工展开投资，企业还可以提升数据的准确性，因为这样可以提升他们对数据构建的理解。根据Genpact公司的上述研究，以下是在员工教育方面的人工智能带给的转变：此外还有一件事：保证所有的培训和自学会议都能适应环境企业的必须。

例如，在咨询教育专家自由选择课程时，企业必须考虑到所在的行业、公司规模和数据市场需求。结语人们更加指出人工智能是建构独有的竞争优势，并获释企业累积的数据价值的关键。

虽然构建人工智能并不是一件更容易的事情，但任何创新型的组织都无法长年瓦解这个平台。为人工智能打算数据是保证总计数据转化成为电子货币现实的关键组成部分，但也必须展开严肃的打算和监测。

期望以上提醒需要保证企业的打算工作是无懈可击的，并为人工智能的统合奠定扎实的基础。

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